Тренировочные роботы для спортивных движений

Могут ли роботы двигаться как спортсмены?Новая тренировочная модель помогает им повторить спортивные движения, но результаты показывают как прогресс, так и неожиданные проблемы.

Команда исследователей ИИ и робототехники из Университета Карнеги -Меллона вместе с двумя коллегами из NVIDIA создала новую модель для обучения роботов для движения, как человеческие спортсмены.Команда заметила, что большинство роботизированных тренировок фокусируются на передвижении, что приводит к эффективному движению роботов, но без плавности или атлетизма.Чтобы решить это, они исследовали обучение всего тела.Они обнаружили, что существующие модели не имели адаптивности и полагались на слишком много параметров, что делает движения роботов чрезмерно осторожными.Это привело их к разработке новой двухэтапной тренировочной структуры.

Первый этап обучает модуль ИИ для анализа видео с человеческим движением всего тела, регулируя движения ключей, чтобы соответствовать возможностям робота с помощью отслеживания движения.Второй этап собирает реальные данные, чтобы преодолеть разрыв между человеческим движением в видео и тем, как роботы могут физически двигаться.Этот процесс привел к структуре, называемой согласованной симуляцией и реальной физикой (как можно скорее).

Структура ASAP состоит из четырех шагов.Во-первых, отслеживание движения перед тренировками и реальной коллекцией траекторий включает в себя ретаргетинг гуманоидных движений из человеческих видео.Многочисленные политики отслеживания движения предварительно обучены для создания реальных траекторий движения.Далее, обучение Delta Action Model выполняется с использованием реальных данных развертывания.Этот шаг сводит к минимуму несоответствие между смоделированным состоянием и фактическим состоянием реального мира, повышая точность модели.

На стадии точной настройки политики модель Delta Action заморожена и интегрирована в симулятор, чтобы лучше соответствовать физике реальной жизни.Предварительно обученная политика отслеживания движений затем настраивается для большей точности.Наконец, в реальном развертывании политика с тонкой настройкой реализуется непосредственно в реальном мире, не полагаясь на модель Delta Action, гарантируя, что робот может самостоятельно выполнять свои обученные движения.

Чтобы проверить структуру, исследователи обучили робота воспроизвести культовые спортивные ходы.Он исполнил прыжок Коби Брайанта, выстрел из фадеава, «Шилсек Леброна Джеймса» и «Шайп» Криштиану Роналду с вращением в воздухе.Каждое движение было записано.

Движения робота явно напоминают знаменитые спортивные движения, подчеркивая прогресс в движении всего тела.Тем не менее, также очевидно, что гораздо больше работы необходимо, прежде чем робот может быть принят за профессионального спортсмена.